R&D / Alakris Lab

Alakris Lab

Исследуем автономные AI-организации

Alakris Lab — направление исследований и разработок Alakris, посвящённое автономным AI-организациям: системам, в которых AI-агенты выполняют реальную операционную работу, взаимодействуют с людьми и другими агентами, принимают решения, восстанавливаются после сбоев и постепенно повышают уровень автономности.

Alakris создаёт и исследует автономные AI-организации — системы, где AI-агенты развиваются от помощников до цифровых сотрудников и согласованных AI-команд, способных выполнять реальную организационную работу.

Изучить направленияСотрудничать с Alakris Lab
  1. AI-агенты
  2. AI-сотрудники
  3. AI-команды
  4. Автономные AI-организации

Alakris Lab

Что такое Alakris Lab?

Alakris Lab — исследовательское направление Alakris. Реальные коммерческие внедрения AI-агентов дают практическую среду для изучения не только качества моделей, но и надёжности длительной организационной работы.

Как AI-системы могут надёжно выполнять длительную организационную работу в реальных условиях?

Наша исследовательская гипотеза

Alakris изучает архитектуры, методы и метрики, необходимые специализированным агентам для совместной работы, соблюдения границ полномочий, восстановления после сбоев и подотчётности людям.

Мы считаем, что следующий большой шаг в прикладном искусственном интеллекте — не один автономный агент, а автономные организации из множества специализированных AI-агентов, работающих вместе с людьми.

R&D

Направления исследований

Долгосрочная программа Alakris Lab объединяет восемь связанных направлений.

01

Координация мультиагентных систем

Как AI-агенты распределяют задачи, передают контекст и координируют работу.

02

Долгосрочная автономность

Как агенты выполняют работу, занимающую часы, дни или недели, без постоянного контроля.

03

Надёжность AI-сотрудников

Надёжность цифровых сотрудников, обнаружение ошибок и восстановление после сбоев.

04

Сотрудничество людей и агентов

Как люди делегируют работу и управляют уровнем автономности агентов.

05

Память и контекст агентов

Долговременная память и сохранение контекста между задачами.

06

Управление AI

Разрешения, полномочия, политики и ограничения автономных агентов.

07

Экономика AI-труда

Стоимость задач, производительность и корректное сравнение AI-труда с человеческим.

08

Бенчмарки автономных организаций

Методы измерения автономности, качества и эффективности AI-организаций.

Исследовательская новизна

Области, в которых Alakris стремится получить новые знания:

Alakris стремится оценивать автономные системы не только в симуляциях, но и через реальные операционные внедрения.

  • Измерение автономности AI-организаций
  • Бенчмарки реальной работы AI
  • Архитектуры координации нескольких AI-сотрудников
  • Метрики человеческого вмешательства
  • Механизмы восстановления длительно работающих агентов
  • Модели управления автономными AI-командами
  • Экономические модели организаций под управлением AI

Исследования через реальные внедрения

Реальные продукты создают измеримый исследовательский цикл, при этом закрытые данные клиентов не попадают в публичный исследовательский контур.

  1. Внедрение
  2. Телеметрия
  3. Датасет
  4. Эксперимент
  5. Бенчмарк
  6. Исследование
  7. Лучший продукт
  • Доля выполненных задач
  • Доля вмешательств человека
  • Стоимость задачи
  • Задержка
  • Частота сбоев
  • Доля восстановлений
  • Уровень автономности
  • Выполнение длительных задач

Экстремальная автономность

Экстремальные среды дают полезную исследовательскую модель автономности при ограниченной связи, дефиците ресурсов, сбоях систем и задержанном вмешательстве человека.

Мы рассматриваем экстремальные среды как долгосрочный стресс-тест архитектур и метрик автономных AI-организаций, а не как заявление о действующей космической программе или партнёрстве.

  • Удалённые промышленные объекты
  • Космические операции
  • Исследование планет
  • Будущие миссии на Марс

Исследовательское сотрудничество

Alakris Lab открыта к диалогу с исследователями, университетами, AI-лабораториями и технологическими компаниями, которые работают над автономными агентами, мультиагентными системами, безопасностью AI, робототехникой и организационным AI.

Обсудить сотрудничество
  • Совместные эксперименты
  • Разработка бенчмарков
  • Исследование датасетов
  • Технические отчёты
  • Академические публикации
  • Прикладные исследовательские пилоты
  • Исследовательские стажировки
  • Сотрудничество с университетами
  • Индустриальные PhD-программы

Публикации и исследования

Опубликованные материалы и текущие исследования Alakris Labs на 6 октября 2026 года. Препринты, рукописи, пререгистрация и данные имеют отдельные статусы; они не приравниваются к рецензируемым публикациям.

Научные статьи
Технические отчёты
Бенчмарки
Датасеты
Открытый код

Программа исследований

Digital Organizations Beyond Human Reach

Долгосрочная программа: автономные организации при недоступной человеческой инстанции, устойчивые должности и институциональная память. Следующие направления — восстановление организации, распределение полномочий и сохранение миссии. Это исследовательская повестка, а не обещание готовых продуктов.

Открыть источник

Препринт · 20.08.2026

Escalation Presupposes a Reachable Addressee

Позиционная статья о предпосылке достижимого адресата эскалации и структурно независимом надзоре. Опубликована на Zenodo как препринт, DOI 10.5281/zenodo.22030089.

Открыть источник

Исследовательская рукопись

Structural independence of an onboard oversight role under communication delay

Эмпирическая работа по пререгистрированному симуляционному исследованию. Взаимодействие независимости роли и задержки подтверждено; эквивалентность при нулевой задержке осталась неопределённой. Проверка на второй модели показала цену независимости при доступной эскалации. Принятие статьи не подтверждено.

Открыть источник

Пререгистрация · 02.09.2026

Organizational Independence of Oversight Roles in Communication-Delayed Autonomous Missions

План факторного исследования: шесть конфигураций надзора, два режима задержки и 25 подтверждающих сидов. Регистрация OSF отделяет заранее заданные гипотезы от последующего анализа.

Открыть источник

Открытые данные · 03.09.2026

egsim — pilot materials

Пилотные данные, повторные калибровочные прогоны и замороженный код. Пилот используется для настройки дизайна и оценки мощности, а не как подтверждающий результат.

Открыть источник

Открытые данные · 15.09.2026

egsim — confirmatory materials

270 экспериментальных ячеек, замороженный анализ, код и материалы с воспроизводимым запуском. Депозит относится к симуляции; перенос выводов на реальные миссии требует отдельной проверки.

Открыть источник

Открытый код

egsim — escalation-gap simulator

Исходники симулятора, сценарии, харнес экспериментов, исследовательские тексты и инструкция воспроизведения. Открытый репозиторий позволяет проверять метод и ограничения.

Открыть источник

Научное сообщество, воркшопы и рабочие группы

Подтверждённые активности и открытые обсуждения. Рецензирование, подача статьи и выступление — разные формы участия; принятие статьи или состоявшийся доклад здесь не заявляются.

Обсуждение · с сентября 2026

AAIF Identity & Trust: полномочия при недоступной эскалации

Представили кейс авторизации, когда внешняя инстанция недоступна. Обсуждаем точную область разрешения, отзыв и безопасный отказ. Предложены совместные тесты обязательного вето, устаревших свидетельств и последствий уже совершённых действий; результаты ещё не получены.

Открыть источник

Открытый кейс · октябрь 2026

Совместное сравнение решения, действия и результата

В issue №13 предложен воспроизводимый runner для сравнения подходов Alakris, MintID и Proofable: решение при отправке, фактически совершённое действие и итог задачи фиксируются отдельно. Общий эксперимент находится в подготовке.

Открыть источник

Исследовательские контакты · 06.10.2026

Карта участников AAIF Identity & Trust

Подборка десяти участников наших обсуждений с источниками, ролями и контекстом проектов. Это карта контактов, а не официальный каталог AAIF и не перечень партнёров Alakris.

Открыть источник

Приглашение принято · 17.09.2026

NeurIPS 2026 Meta-Agents: рецензирование

Владислав Костицын принял приглашение рецензента воркшопа Managing Agents that Manage Agents. Это участие в научном рецензировании воркшопа, а не статус рецензента основной конференции, принятой статьи или докладчика.

Открыть источник

Исследовательская сеть

Участвуем в обсуждениях AAIF Identity & Trust и сравниваем подходы к полномочиям агентов. Участие специалистов в дискуссиях не означает партнёрства Alakris с их работодателями. Перечень контактов и публичных источников доступен в разделе сообщества.